根据列表中的匹配值过滤 PySpark DataFrame 中的一行

在 PySpark 中，我们可以使用 filter 函数来过滤 DataFrame 中的行，但是有时候可能需要根据一个列表中的多个匹配值来过滤一行，本文将介绍如何实现这个功能。

假设我们有一个 PySpark 的 DataFrame，其中包含了一列名为 key 的字符串类型的数据，我们需要根据一个列表中的多个匹配值来过滤该 DataFrame 中的行，具体实现如下：

from pyspark.sql.functions import col

# 假设我们需要匹配的关键词列表为 ['value1', 'value2', 'value3']
match_list = ['value1', 'value2', 'value3']

# 使用 filter 函数过滤 DataFrame
filtered_df = df.filter((~col('key').isin(match_list)))

在上述代码中，我们使用了 ~col('key').isin(match_list) 来过滤 DataFrame，其实现逻辑如下：

• 使用 isin 函数匹配 DataFrame 中 key 列中包含在 match_list 中的值；
• 使用 ~ 取反操作符对匹配结果取反，得到不包含列表中任何一个匹配值的行；
• 最后使用 filter 函数将不包含匹配值的行过滤出来。

这样，我们就可以根据一个列表中的多个匹配值过滤 PySpark DataFrame 中的一行了。

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